NAOC Open IR
学习矢量量化网络在太阳耀斑预报中的应用
李蓉1; 崔延美2; 贺晗3
2009
Source Publication计算机仿真
ISSN1006-9348
Volume000Issue:008Pages:173
Abstract为了提高太阳耀斑预报的预报精度,主要是提高识别性能,提出了应用学习矢量量化(Learning Vector Quantity,LVQ)网络建立耀斑预报模型。LVQ是一种基于竞争学习规则的神经网络,采用有监督学习模式。算法每次修改连接获胜输出单元的权向量。更新规则是获胜单元的类别与输入向量的类别相匹配,它的权向量将向模式移近,否则将距离拉开。应用LVQ的耀斑预报模型是两层神经网络结构,输入层单元为预报因子的特征值,输出单元是耀斑预报的类别。仿真预报结果证明预报模型具有较高的预报精度,说明LVQ是有效的预报方法。
Language英语
Document Type期刊论文
Identifierhttp://ir.bao.ac.cn/handle/114a11/52396
Collection中国科学院国家天文台
Affiliation1.北京物资学院
2.中国科学院国家空间科学中心
3.中国科学院国家天文台
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GB/T 7714
李蓉,崔延美,贺晗. 学习矢量量化网络在太阳耀斑预报中的应用[J]. 计算机仿真,2009,000(008):173.
APA 李蓉,崔延美,&贺晗.(2009).学习矢量量化网络在太阳耀斑预报中的应用.计算机仿真,000(008),173.
MLA 李蓉,et al."学习矢量量化网络在太阳耀斑预报中的应用".计算机仿真 000.008(2009):173.
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